Dapeng Cui, Ming Li*, Runjia Fu, Wei Guo, Jiandong Fei
Les tumeurs stromales gastro-intestinales (GIST) ont le potentiel de se transformer en tumeurs malignes lors d'une récidive et d'une métastase à distance, mais le mécanisme de métastase et les cibles génétiques associées sont inconnus. Dans cette étude, une approche bioinformatique a été utilisée pour identifier des cibles thérapeutiques potentielles pour l'inhibition du transfert de GIST. Tout d'abord, 761 gènes différentiellement exprimés ont été identifiés sur la base des ensembles de données GSE136755 et GSE21315. Une analyse d'enrichissement, un réseau d'interaction protéine-protéine et l'identification des gènes clés ont été réalisés successivement. De plus, une analyse de l'expression spécifique des tissus et la construction d'un modèle de prédiction des gènes clés ont été réalisées. Les résultats ont montré que l'expression spécifique des tissus de cinq gènes clés ( ALB, VEGFA, CDH1, JUN, CXCL8 ) a augmenté de manière significative et que le modèle de prédiction construit avait un bon effet de prédiction. En conclusion, les gènes clés identifiés ( ALB, VEGFA, CDH1, JUN, CXCL8 ) peuvent être utilisés comme cibles thérapeutiques pour inhiber la progression maligne des GIST.